General ⇒ Doubt: Latex and Rstudio

[David_CB]

Hello and sorry because of my possible mistakes in that, my second post.

I'm trying to compile a .pdf that contains some code of R. So I use the comands:

\(here goes the latex code)
<<>>=
(here goes the R code)
@

And it goes ok when I try with some simple R code, like:

<<>>=
x<-c(1:2)
@

But if I try with my real code, it never shows anything.

Code: Select all

\documentclass[11pt, a4paper, spanish]{article}
\usepackage[spanish, activeacute]{babel}
\usepackage{graphicx}
\usepackage{amsmath}
\oddsidemargin 0.0 cm
\headsep -2.4 cm
\textwidth=16 cm
\textheight=26 cm

\begin{document}

\title{GLM - Tarea 1}
\author{David Castellanos}
\date{20 de Mayo del 2011}
\maketitle
\paragraph{Problema 1}
Dado que queremos describir el patr'on de consumo de drogas, la variable respuesta ser'a 
\begin{center}
X = "N'umero de personas que consumen drogas psicotr'opicas, respecto del total"
\end{center}

Por tanto vamos a estudiar una tasa de consumo:  (n'umero de personas que consumen) / (total de cada grupo). As'i que presumiblemente la variable respuesta seguir'a una distribuci'on binomial.

Las variables predictoras ser'an:

\begin{center}
Y = ''Sexo''

Z = ''Edad''
\end{center}

El link que usar'e ser'a el logit, porque me ajusta el logaritmo de la proporcion de 'exitos respecto a la de fracasos, y la interpretaci'on de una proporci'on es sencilla.

\paragraph{Problema 2}
De los modelos que he probado para ajustar los datos, el que mejor resultados me da es el que incluye las dos variables predictoras sin interacci'on entre ellas. Antes prob'e el modelo con interacciones, pero ninguna sal'ia significativa. Adem'as, el modelo sin estas ten'ia un indicador AIC menor que el resto. As'i que supongo que es el mejor modelo.

<<>>= 
drogas<- 
  read.table("drogas.txt",
   header=TRUE, sep="\t", na.strings="NA", dec=".", strip.white=TRUE);
attach(drogas);
str(drogas);
resp<-cbind(Usa, No.usa);
modelo1<-glm(resp~Edad*Sexo, family=binomial(link=logit));
summary(modelo1);
modelo2<-glm(resp~Edad+Sexo, family=binomial(link=logit));
summary(modelo2);
modelo3<-glm(resp~Edad, family=binomial(link=logit));
summary(modelo3);
modelo4<-glm(resp~Sexo, family=binomial(link=logit));
summary(modelo4);
@
\end{document}

I am trying to run it on Rstudio 0.93.89, and windows xp. Any help with that?

Thank you so much.